Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Pola Pembelian Obat di Apotek Sekar Adi Menggunakan Metode Algoritma Apriori Depok
Siti Awaliyah Rachmah Sutomo 1 , Frisma Handayanna 2 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Nusa Mandiri Jl. Damai No. 8, Warung Jati Barat (Margasatwa), Jakarta Selatan awaliyahrachmahs@gmail.com 1 , frisma.fha@nusamandiri.ac.id 2
Abstract
By  using data  mining methods can  be  processed  to  obtain  information  and  assist  in  decision making,  the  amount  of  data  on  sales  transactions  in  each  drug  purchase  can  cause  a  data accumulation and various problems, such as drug stock inventory, and sales transaction data, with  Data  mining  techniques,  the  behavior  of  consumers  in  making  transactions  of  drug purchase patterns can be analyzed,  It can be known what drugs are commonly purchased by mostly  people,  the  application  of  Apriori  Algorithm  is  expected  to  help  in  forming  a combination of itemset. The process of determining drug purchase patterns can be carried out by  applying the  Appriori  algorithm  method,  determination  of  drug purchase  patterns can  be done by looking at the results of the consumer's tendency to buy drugs based on a combination of  3  itemset.  By  calculating  the  Analysis  of  High  Frequency  Patterns  and  the  Formation  of Association Rules, with a minimum of  30% support, there is a combination of 3 itemsset namely MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), and PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) with 33.33  %  support  results  obtained,  and  with  minimum  confidence  of  65%  there  are  6  final association rules.
Keywords: Apriori Algorithm, free medicine, and Association Rules

## Abstrak
Dengan menggunakan metode data mining dapat di proses untuk mendapatkan informasi dan membantu dalam pengambilan keputusan, banyaknya data pada transaksi penjualan di setiap pembelian  obat  dapat  menimbulkan  penumpukan  data  dan  berbagai  macam  masalah, contohnya  seperti  persediaan  stok  obat,  dan  data  transaksi  penjualan,  dengan  teknik  data mining  bisa  di  analisis  perilaku  konsumen  dalam  melakukan  transaksi  pola  pembelian  obat, dapat  diketahui  obat  apa  saja  yang  biasa  dibeli  oleh  kebanyakan  masyarakat,  penerapan Algoritma Apriori di harapkan dapat membantu dalam membentuk suatu kombinasi  itemset. Proses penentuan pola pembelian obat dapat dilakukan dengan menerapkan metode algoritma appriori,  penentuan  pola  pembelian  obat  dapat  dilakukan  dengan  melihat  hasil  dari kecenderungan  konsumen  membeli  obat  berdasarkan  kombinasi  3  itemset.  Dengan menghitung Analisis Pola Frekuensi Tinggi dan Pembentukan Aturan Asosiasi, minimal support 30%  terdapat  kombinasi  3  itemset  yaitu  MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  VIT  C  TABLET  (V2),  dan PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) dengan hasil support yang didapat 33,33%, dan minimal confidence 65% terdapat 6 final association rules.
Kata Kunci: Algoritma Apriori, Obat Bebas, dan Association Rules

## 1. PENDAHULUAN
Kebiasaan  masyarakat  dalam  mengonsumsi  obat  dikarenakan  sebagai salah  satu  cara  untuk  penyembuhan  dan  pencegahan  berbagai  macam penyakit. Apotek Sekar Adi  yang berada di daerah Depok adalah salah satu apotek  yang  menjual  berbagai  macam  obat  dan  menerima  resep  dokter.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pengolahan data pada Apotek Sekar Adi masih sangat sederhana, banyaknya data pada transaksi penjualan di setiap pembelian obat dapat menimbulkan penumpukan  data  dan  berbagai  macam  masalah,  salah  satu  contohnya seperti  persediaan  stok  obat,  dan  data  transaksi  penjualan,  untuk  itu  di butuhkan sebuah metode data mining untuk mengolah data tersebut menjadi data yang lebih berguna dan bisa meningkatkan kualitas penjualan.
Dengan  menggunakan  metode  data  mining  dapat  di  proses  untuk mendapatkan  informasi  dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan, dengan  teknik  data  mining  bisa  di  analisis  perilaku  konsumen  dalam melakukan  transaksi  pola  pembelian  obat,  data  transaksi  pembelian  obat dapat diolah kembali sehingga bisa menghasilkan suatu pola pembelian obat pada  konsumen [1]. Salah satu metode data mining yang di gunakan dalam penelitian  ini  adalah  Algoritma  Apriori. Algoritma  Apriori  termasuk  dalam aturan asosiasi ( association rules ) yaitu untuk menemukan frequent item sets pada  sekumpulan  data,  Algoritma  Apriori  proses  untuk  menentukan  suatu aturan  asosiasi  yang  dapat  memenuhi  syarat  minimum support dan  syarat minimun [2] .
Dapat  diketahui  obat  apa  saja  yang  biasa  dibeli  oleh  kebanyakan masyarakat,  penerapan  Algoritma  Apriori  di  harapkan  dapat  membantu dalam  membentuk  suatu  kombinasi item ,  kemudian  dilakukan  pengujian apakah kombinasi tersebut memenuhi nilai minimun support dan confidence yang  merupakan  nilai  yang  telah  ditentukan  oleh  pengguna.  Jika  telah memenuhi  nilai support dan confidence maka hasil tersebut dapat membantu dalam penentuan pola pembelian obat berdasarkan kebiasaan konsumen [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Mengindentifikasi  masalah  dalam  analisis  pola  pembelian  obat pada Apotek Sekar Adi. Adapun metode penelitian yang digunakan adalah:

## 2.1. Teknik Pengumpula Data

## a) Observasi
Observasi atau pengamatan secara langsung yaitu teknik pengumpulan data melalui pengamatan secara langsung pada obyek  penelitian. Observasi yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  pada  Apotek  Sekar  Adi.  Teknik observasi bertujuan untuk mengamati keadaan di suatu tempat dan sekaligus melakukan  pengumpulan  data  serta  mengamati  keseluruhan  secara langsung.

## b) Wawancara
Proses  memperoleh  keterangan  untuk  tujuan  penelitian  dengan  cara tanya  jawab  dan  berkomunikasi  secara  langsung  dengan  nara  sumber apoteker.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Hipotesa
H0:  Tidak  terdapat  pengaruh  positif  dengan  menggunakan  Algoritma Apriori pada perilaku konsumen dalam melakukan transaksi pola pembelian obat. H1: Terdapat pengaruh positif dengan menggunakan Algoritma Apriori pada perilaku konsumen dalam melakukan transaksi pola pembelian obat.

## 2.3. Tahap Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini digambarkan dalam bagan sebagai berikut:
mulai Preprocessing data Seleksi data Mengidentifikasi masalah Pengujian algortima apriori dengan Tanagra Pengolahan data dengan metode apriori Penerapan aturan asosiasi Hasil dan kesimpulan selesai

## Gambar 1. Tahapan Dalam Penelitian
Analisis  Asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  data  mining yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  teknik  data  mining  lainnya.  Khususnya salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola  frequensi tinggi  ( frequent  pattern  mining) menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan  algoritma  yang  efisien  [5].  Penting  tidaknya  suatu  aturan asosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter,  yaitu  support  dan confidence. Support (nilai  penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item tersebut  dalam  database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi [3].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Populasi
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  obat  yang  ada  di Apotek  Sekar  Adi  dari  bulan  Juli  sampai  dengan  Desember  2018  dengan jumlah 102 data obat bebas.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Sampel
Dalam penelitian ini golongan obat yang akan dibahas adalah Obat Bebas dengan jumlah sampel 40 data obat bebas.

## 3.3 Pembahasan

## 3.3.1. Daftar Obat Bebas
Berikut  data  obat  bebas  dari  bulan  Juli,  Agustus,  September,  Oktober,
November,  dan  Desember  2018  yang  sudah  melalui  beberapa  tahapan Knowledge  Discovery  Database  (KDD) dengan  jumlah  10  data  obat  bebas yaitu:
Tabel 1. Data Obat Bebas 2018 No Nama Obat 1 MOLAGIT PER TAB 2 MICROLAX 3 PANADOL  (BIRU) 4 TERMOREX SYR 5 VIT A IPI 6 SANGOBION KAPSUL 7 MYLANTA 8 VIT C TABLET 9 PARACETAMOL 500 MG TABLET 10  CALLUSOL

## 3.3.2. Pembentukan Kode Data Obat Bebas
Dengan  membuat  pengkodean  data  obat  bebas  untuk  mempermudah pembuatan  tabel  tabulasi  pada  tahap  selanjutnya,  dapat  dilihat  pada  table berikut ini:
Tabel 2. Pengkodean Obat Bebas No Nama Obat Kode 1 MOLAGIT PER TAB M1 2 MICROLAX M2 3 PANADOL (BIRU) P1 4 TERMOREX SYR T1 5 VIT A IPI V1 6 SANGOBION KAPSUL S1 7 MYLANTA M3 8 VIT C TABLET V2 9 PARACETAMOL 500 MG TABLET P2 10  CALLUSOL C1

## 3.3.3. Tabulasi Data Penjualan Obat Bebas
Pada  data  transaksi  penjualan  obat  dibentuk  tabel  tabular  yang  akan mempermudah dalam mengetahui berapa banyak item yang ada dibeli dalam setiap transaksi dapat dilihat pada table berikut ini:

## Tabel 4. Tabulasi Data Penjualan Obat Bebas
Transaksi Bulan Ke-  M1  M2  P1  T1  V1  S1  M3  V2  P2  C1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Transaksi Bulan Ke-  M1  M2  P1  T1  V1  S1  M3  V2  P2  C1 2 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 3 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 4 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 6 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 Jumlah 2 2 2 1 1 1 1 3 6 1 Sumber: Hasil Penelitian (2019)

## 3.4. Analisis  Pola Frekuensi Tinggi
3.4.1. Pembentukan Pola Kombinasi Satu Itemset Proses pembentukan C1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 30% Dengan rumus sebagai berikut: Support= (A) = (1)
Berikut merupakan perhitungan pembentukan 1 itemset: 1. MOLAGIT PER TAB (M1) = = 33,33% 2. MICROLAX, (M2) = = = 33,33% 3. PANADOL (BIRU), (P1) = = = 33,33% 4. TERMOREX SYR, (T1) =    = = 16,67% 5. VIT A IPI, (V1) = = = 16,67% 6. SANGOBION KAPSUL, (S1) = = = 16,67% 7. MYLANTA, (M3) = = = 33,33%
8. VIT C TABLET, (V2) = = = 50%
9. PARACETAMOL 500 MG, (P2) = = = 100%
10. CALLUSOL, (C1)
= = = 16,67%
Hasil perhitungan 1 Itemset dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 5. Daftar Support Dari Setiap Item
No Nama Item Jumlah Support 1 M1 2 33,33% 2 M2 2 33,33% 3 P1 2 33,33% 4 T1 1 16,67% 5 V1 1 16,67% 6 S1 1 16,67% 7 M3 2 33,33% 8 V2 3 50% 9 P2 6 100% 10 C1 1 16,67%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah  melakukan  perhitungan  1 itemset dan  memilih itemset yang telah memenuhi minimum support maka dapat dilihat pada table berikut ini:
Tabel 6. Daftar Obat Bebas 1 Itemset Dengan Support Yang Telah Ditentukan
No Nama Item Jumlah Support 1 M1 2 33,33% 2 M2 2 33,33% 3 P1 2 33,33% 4 M3 2 33,33% 5 V2 3 50% 6 P2 6 100%

## 3.4.2. Pembentukan Pola Kombinasi Dua Itemset
Proses pembentukan C2 atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 30% Dengan rumus sebagai berikut: Support=(A ∩ B)= (2)
Berikut merupakan beberapa perhitungan pembentukan 2 itemset: 1. MOLAGIT PER TAB (M1), MICROLAX (M2) = = = 16,67% 2. MOLAGIT PER TAB (M1), PANADOL(BIRU) (P1) = = = 0% 3. MOLAGIT PER TAB (M1), TERMOREX SYR (T1) = = = 0% 4. MOLAGIT PER TAB (M1), VIT A IPI (V1) = = = 0%
5. MOLAGIT PER TAB (M1), SANGOBION KAPSUL (S1)
= = = 16,67% 6. MOLAGIT PER TAB (M1), MYLANTA (M3)
= = = 0%
7. MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2) = = = 33,33%
Setelah  melakukan  perhitungan  2 itemset dan  memilih itemset yang telah memenuhi minimum support maka dapat dilihat pada table berikut ini:
Tabel 7. Daftar Obat Bebas 2 Itemset Dengan Support Yang Telah Ditentukan
No Itemset Jumlah Support 1 M1,V2 2 33,33 2 M1,P2 2 33,33 3 M2,P2 2 33,33 4 P1,P2 2 33,33 5 M3,P2 2 33,33 6 V2,P2 3 50%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4.3. Pembentukan Pola Kombinasi Tiga Itemset
Proses pembentukan C3 atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah
minimum support = 30% Dengan rumus sebagai berikut: Support=(A ∩ B ∩C)= (3)
Berikut merupakan beberapa perhitungan pembentukan 3 itemset: 1. MOLAGIT PER TAB (M1), MICROLAX (M2), PANADOL(BIRU) (P1) = = = 0% 2. MOLAGIT PER TAB (M1), MICROLAX (M2), TERMOREX SYR (T1) = = = 0% 3. MOLAGIT PER TAB (M1), MICROLAX (M2), VIT A IPI (V1) = = = 0% 4. MOLAGIT PER TAB (M1), MICROLAX (M2),  SANGOBION KAPSUL (S1) = =
= 0% 5. MOLAGIT PER TAB (M1), MICROLAX (M2), MYLANTA (M3) = = = 0% 6. MOLAGIT PER TAB (M1), MICROLAX (M2), VIT C TABLET (V2) = = = 16,67% 7. MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  MICROLAX  (M2),  PARACETAMOL  500  MG TABLET (P2) = = = 16,67%
Setelah  melakukan  perhitungan  3  itemset  dan  memilih itemset yang telah memenuhi minimum support maka dapat dilihat pada table berikut ini:
Tabel 8. Daftar Obat Bebas 3 Itemset Dengan Support Yang Telah Ditentukan No Itemset Jumlah Support 1  M1,V2,P2 2 33,33 Karena kombinasi 4 itemset tidak ada yang memenuhi minimal support 30  %,  maka  kombinasi  3 itemset yang  memenuhi  untuk  pembentukan asosiasi dan  pencarian nilai support dihentikan.

## 3.4.4. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A,B → C Dengan minimum confidence = 65% menggunakan rumus berikut:
Confidence = (4)
Berikut merupakan beberapa perhitungan Confidence :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1. MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) = = = 100% 2. MOLAGIT PER TAB (M1), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) VIT C TABLET (V2) = = = 100% 3. VIT  C  TABLET  (V2),  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2)  MOLAGIT PER TAB (M1) = = = 100%
Hasil perhitungan confidence dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 9. Hasil Aturan Asosiasi No Itemset Confidence 1 Jika membeli MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), maka akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) 2/2 100% 2 Jika membeli MOLAGIT PER TAB (M1), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), maka akan membeli VIT C TABLET (V2) 2/2 100% 3 Jika membeli VIT C TABLET (V2), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) maka akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1) 2/3  66.67% 4 Jika membeli VIT C TABLET (V2) MOLAGIT PER TAB (M1), maka akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) 2/3  66,67% 5 Jika membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) VIT C TABLET (V2), maka akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1) 2/3  66,67% 6 Jika membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) MOLAGIT PER TAB (M1), maka akan membeli VIT C TABLET (V2) 2/2 100%
Dapat  dilihat  dari  tabel  9.  bahwa  semua  aturan  asosiasi  memenuhi syarat batas minimum confidence yaitu 65% maka didapat:
a) Jika membeli MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), maka akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2)
b) Jika  membeli  MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  PARACETAMOL  500  MG TABLET (P2), maka akan membeli VIT C TABLET (V2)
c) Jika  membeli  VIT  C  TABLET  (V2),  PARACETAMOL  500  MG  TABLET (P2) maka akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1)
d) Jika membeli VIT C TABLET (V2), MOLAGIT PER TAB (M1), maka akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2)
e) Jika  membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  VIT  C  TABLET (V2), maka akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1)
f) Jika  membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  MOLAGIT  PER TAB (M1), maka akan membeli VIT C TABLET (V2)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.5. Aturan Asosiasi Final
Aturan  asosiasi  final  berdasarkan  minimal support dan  minimal confidence yang telah ditentukan, dapat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel 10. Hasil Aturan Asosiasi Final No Itemset Support Confidence 1  Jika membeli MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), maka akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) 33,33% 100% 2  Jika membeli MOLAGIT PER TAB (M1), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), maka akan membeli VIT C TABLET (V2) 33,33% 100% 3  Jika membeli VIT C TABLET (V2), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) maka akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1) 33,33% 66.67% 4  Jika membeli VIT C TABLET (V2) MOLAGIT PER TAB (M1), maka akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) 33,33% 66,67% 5  Jika membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) VIT C TABLET (V2), maka akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1) 33,33% 66,67% 6  Jika membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) MOLAGIT PER TAB (M1), maka akan membeli VIT C TABLET (V2) 33,33% 100%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  minimal  support  dan  minimal confidence  maka  dapat  disimpulkan  rule  kombinasi  pola  pembelian  obat sebagai berikut:
a) MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) dengan nilai support 33,33% dan nilai confidence 100%, aturan  tersebut  berarti  “100%”  dari  penjualan  obat  bebas  yang memuat item MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2) juga akan membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  sedangkan  nilai support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas  yang  memuat ketiga item tersebut.
b) MOLAGIT PER TAB (M1), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), VIT C TABLET (V2) dengan nilai support 33,33% dan nilai confidence 100%, aturan  tersebut  berarti  “100%”  dari  penjualan  obat  bebas  yang memuat  item  MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  PARACETAMOL  500  MG TABLET (P2) juga akan membeli VIT C TABLET (V2), sedangkan nilai support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas  yang  memuat ketiga item tersebut.
c) VIT C TABLET (V2), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2),  MOLAGIT PER  TAB  (M1)  dengan  nilai  support  33,33%  dan  nilai  confidence 66,67%,  aturan  tersebut  berarti  “66,67%”  dari  penjualan  obat  bebas
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
yang  memuat  item  VIT  C  TABLET  (V2),  PARACETAMOL  500  MG TABLET (P2) juga akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1), sedangkan nilai support 33,33% dari seluruh penjualan obat bebas yang memuat ketiga item tersebut.
d) VIT C TABLET (V2), MOLAGIT PER TAB (M1), PARACETAMOL 500 MG TABLET  (P2)  dengan  nilai  support  33,33%  dan  nilai  confidence 66,67%,  aturan  tersebut  berarti  “66,67%”  dari  penjualan  obat  bebas yang memuat item VIT C TABLET (V2), MOLAGIT PER TAB (M1) juga akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), sedangkan nilai support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas  yang  memuat ketiga item tersebut.
e) PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  VIT  C  TABLET  (V2),  dan MOLAGIT  PER  TAB  (M1)  dengan  nilai  support  33,33%  dan  nilai confidence  66,67%,  aturan  tersebut  berarti  “66,67%”  dari  penjualan obat bebas yang memuat item PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), VIT  C  TABLET  (V2),  juga  akan  membeli  MOLAGIT  PER  TAB  (M1), sedangkan  nilai  support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas yang memuat ketiga item tersebut.
f) PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  dan VIT C TABLET (V2) dengan nilai support 33,33% dan nilai confidence 100%, aturan tersebut berarti “100%” dari penjualan obat bebas yang memuat  item  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  MOLAGIT  PER TAB  (M1)  juga  akan  membeli  VIT  C  TABLET  (V2),  sedangkan  nilai support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas  yang  memuat ketiga item tersebut.

## 3.6. Pengujian Dengan Tanagra
Pengujian pada Tanagra dapat terbentuk dengan langkah-langkah yang telah ditentukan, yaitu sebagai berikut:
a) Memasukan file dataset yang akan diolah pada Tanagra
Sumber: Hasil Penelitian (2019) Gambar 2. Input File Dataset
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Pilih Data Visualization dan pilih View Dataset lalu di drop ke dataset yang sudah  dimasukan  diawal,  klik  kanan  pada View  Dataset lalu  pilih view , maka akan tampil format tabular seperti berikut:
Sumber: Hasil Penelitian (2019)
Gambar 3. Tabulasi Data Obat Bebas Dengan Tanagra
c) Kemudian  pilih Define  Status dan  pilih  seluruh Attributes lalu  klik  Ok, maka akan tampil seperti berikut:
Sumber: Hasil Penelitian (2019)
Gambar 4. Pemilihan Attributes Pada Define Status
d) Selanjutnya  pilih Association, klik Frequent  Itemset dan  drop  pada Define Status ,  lalu  klik  kanan  pilih parameters dan    masukan  Minimum Support yang telah ditentukan, maka akan tampil seperti berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sumber: Hasil Penelitian (2019) Gambar 5. Tampilan Frequent Itemset
e) Klik  kanan  pada Frequent  Itemse kemudian  klik  kanan  pilih execute lalu klik kanan lagi pilih View , maka akan tampil seperti berikut:
Sumber: Hasil Penelitian (2019)
Gambar 6. Tampilan Hasil Minimum Support
f) Selanjutnya pilih Association, klik A Priori dan drop pada Define Status , lalu klik kanan pilih parameters masukan Minimum Support yang telah sudah dimasukan  pada  tahap  sebelumnya  dan  masukan  minimum Confidence yang  sudah  ditentukan,  kemudian  klik  Ok  maka  akan  tampil  seperti berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Sumber: Hasil Penelitian (2019) Gambar 7. Tampilan Confidence
g) Klik kanan pada A Priori kemudian klik kanan pilih execute lalu klik kanan lagi pilih View , maka akan tampil seperti berikut:
Sumber: Hasil Penelitian (2019) Gambar 8. Tampilan Hasil Confidence
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari  hasil  yang  sudah  didapat  melalui  perhitungan  manual  dengan menghitung  Analisis  Pola  Frekuensi  Tinggi dan  Pembentukan  Aturan Asosiasi, serta melakukan pengujian dengan tanagra hasil akhir yang didapat adalah  sama.  Terdapat  pengaruh  positif  dengan  menggunakan  Algoritma Apriori pada perilaku konsumen dalam melakukan transaksi pola pembelian obat.  Dengan  minimal  support  30%  terdapat  kombinasi  3 itemset yaitu MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  VIT  C  TABLET  (V2),  dan  PARACETAMOL  500  MG TABLET  (P2)  dengan  hasil  support  yang  didapat  33,33%,  dan  minimal confidence 65% terdapat 6 association rules yaitu:
1. Jika membeli MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), maka akan membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2)  dengan  hasil confidence yang didapat adalah 100%
2. Jika  membeli  MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  PARACETAMOL  500  MG TABLET  (P2),  maka  akan  membeli  VIT  C  TABLET  (V2)  dengan  hasil confidence yang didapat adalah 100%
3. Jika  membeli  VIT  C  TABLET  (V2),  PARACETAMOL  500  MG  TABLET (P2)  maka  akan  membeli  MOLAGIT  PER  TAB  (M1)  dengan  hasil confidence yang didapat adalah 66,67%
4. Jika membeli VIT C TABLET (V2), MOLAGIT PER TAB (M1), maka akan membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2)  dengan  hasil confidence yang didapat adalah 66,67%
5. Jika  membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  VIT  C  TABLET (V1),  maka  akan  membeli  MOLAGIT  PER  TAB  (M1)  dengan  hasil confidence yang didapat adalah 66,67%
6. Jika  membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  MOLAGIT  PER TAB  (M1),  maka  akan  membeli  VIT  C  TABLET  (V2)  dengan  hasil confidence yang didapat adalah 100%.

## 4. SIMPULAN
Beberapa kesimpulan dapat ditarik  adalah
a) Proses  penentuan  pola  pembelian  obat  dapat  dilakukan  dengan menerapkan  data  mining  dengan  metode  algoritma  appriori  dan terdapat  pengaruh  positif  dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori pada perilaku konsumen dalam melakukan transaksi pola pembelian obat, penentuan pola pembelian obat dapat dilakukan dengan melihat hasil  dari  kecenderungan  konsumen  membeli  obat  berdasarkan kombinasi 3 itemset . Dan juga untuk mempersiapkan persediaan obat yang dibutuhkan konsumen.
b) Hasil rules yang sudah didapat dipengaruhi oleh batasan yang sudah ditentukan,  dari  banyaknya  data,  menghitung  pola  frekuensi  tinggi dengan  minimal support 30% dan  pembentukan  aturan  asosiasi dengan minimum confidene 65% serta hasil final association rule yang sudah  dilakukan  perhitungan  secara  manual  dan  pengujian menggunakan tanagra, dapat dilihat sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
c) MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2) dengan nilai support 33,33% dan nilai confidence 100%, aturan  tersebut  berarti  “100%”  dari  penjualan  obat  bebas  yang memuat item MOLAGIT PER TAB (M1), VIT C TABLET (V2) juga akan membeli  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  sedangkan  nilai support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas  yang  memuat ketiga item tersebut.
d) MOLAGIT PER TAB (M1), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), VIT C TABLET (V2) dengan nilai support 33,33% dan nilai confidence 100%, aturan  tersebut  berarti  “100%”  dari  penjualan  obat  bebas  yang memuat  item  MOLAGIT  PER  TAB  (M1),  PARACETAMOL  500  MG TABLET (P2) juga akan membeli VIT C TABLET (V2), sedangkan nilai support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas  yang  memuat ketiga item tersebut.
e) VIT C TABLET (V2), PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), MOLAGIT PER  TAB  (M1)  dengan  nilai  support  33,33%  dan  nilai  confidence 66,67%,  aturan  tersebut berarti “66,67%” dari  penjualan obat bebas yang  memuat  item  VIT  C  TABLET  (V2),  PARACETAMOL  500  MG TABLET (P2) juga akan membeli MOLAGIT PER TAB (M1), sedangkan nilai support 33,33% dari seluruh penjualan obat bebas yang memuat ketiga item tersebut.
f) VIT C TABLET (V2), MOLAGIT PER TAB (M1), PARACETAMOL 500 MG TABLET  (P2)  dengan  nilai  support  33,33%  dan  nilai  confidence 66,67%,  aturan  tersebut berarti “66,67%” dari  penjualan obat bebas yang memuat item VIT C TABLET (V2), MOLAGIT PER TAB (M1) juga akan membeli PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), sedangkan nilai support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas  yang  memuat ketiga item tersebut.
g) PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  VIT  C  TABLET  (V2),  dan MOLAGIT  PER  TAB  (M1)  dengan  nilai  support  33,33%  dan  nilai confidence  66,67%,  aturan  tersebut  berarti  “66,67%”  dari  penjualan obat bebas yang memuat item PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), VIT  C  TABLET  (V2),  juga  akan  membeli  MOLAGIT  PER  TAB  (M1), sedangkan  nilai  support  33,33%  dari  seluruh  penjualan  obat  bebas yang memuat ketiga item tersebut.
h) PARACETAMOL 500 MG TABLET (P2), MOLAGIT PER TAB (M1), dan VIT C TABLET (V2) dengan nilai support 33,33% dan nilai confidence 100%, aturan tersebut berarti “100%” dari penjualan obat bebas yang memuat  item  PARACETAMOL  500  MG  TABLET  (P2),  MOLAGIT  PER TAB  (M1)  juga  akan  membeli  VIT  C  TABLET  (V2),  sedangkan  nilai support 33,33% dari seluruh

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Djamaludin, I., & Nursikuwagus, A. (2017). Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Simetris :  Jurnal
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 112-127 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 8 (2), 671. Https://Doi.Org/10.24176/Simet.V8i2.1566
[2]  Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan (1
St). Deepublish.
[3]  Salamah, E. N., & Ulinnnuha, N. (2018). Analisis Pola Pembelian Obat Dan Alat Kesehatan  Di  Klinik  Ibu  Dan  Anak  Graha  Amani  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal INFORM , 2 (2), 1–6. Https://Doi.Org/10.25139/Ojsinf.V2i1.401 [4]  Vulandari,  R.  T.  (2017). DATA  MINING  Teori  Dan  Aplikasi  Rapidminer .  Gava Medika.
[5]  Yanto,  R.,  &  Khoiriah,  R.  (2018).  Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Pola  Pembelian  Obat. Creative Information Technology Journal , 2 (2), 102. Https://Doi.Org/10.24076/Citec.2015v2i2.41